这个问题来自于对过去50年左右计算领域各种进展的评论。
其他一些与会者请我把这个问题作为一个问题向整个论坛提出。
这里的基本思想不是抨击事物的现状，而是试图理解提出基本新思想和原则的过程。
我认为我们在大多数计算领域都需要真正的新想法，我想知道最近已经完成的任何重要而有力的想法。如果我们真的找不到他们，那么我们应该问“为什么?”和“我们应该做什么?”
当前回答
传感器网络:非常微小的(纳米级)计算机形成自组织p2p网络并传输“传感”信息。
3D打印:物理对象的《星际迷航》复制器(还没有Early Grey茶)。
DNA计算:针对某些类型问题的大规模并行计算。
其他回答
基础设施的改变使家庭和办公室都能接入互联网。
记录并接受了从W3C到api的标准
除此之外，我们所认为的大多数新事物都比你想象的要久远得多(例如GUI, OOP)。
(普遍)加密。没有加密，任何金融交易都不会发生。这仍然是一个需要更多创新和用户友好性的领域。
在社区支持下，翻译软件可以进行手动更正和建议，随后由人工智能机器人形成模式，最终区分并正确预测不同翻译和上下文中的歧义。
虽然谷歌Translate可能不是野兽，但它是一个系统的母亲，或者可能是等待开发的祖母。
如果你仔细想想，文本语言实际上是大脑的输入，眼睛看到文本并将图像发送到大脑，然后大脑将其转化为理解。
虽然它真正的交流(尤其是人与人之间的交流)是一个高级的话题，但基本的是输入(带上下文)->翻译->理解。
为什么我们仍然没有真正的好办法给远方的同事或不会说我们语言的伙伴发送电子邮件?这显然是第一阶段。
一旦完成，我们就可以进行实时电话翻译之类的工作了。
相反，月复一月，我们最大的智力资产被用于其他更重要的项目，比如太空研究、流星探测，或者试图证明《圣经》是错的(打哈欠)。
我们把更多的时间花在基本的实际交流上怎么样?
函数式编程研究者对单子的重新发现。单子有助于让一种纯粹的、懒惰的语言(Haskell)成为一种实用的工具;它还影响了组合子库的设计(一元解析器组合子甚至在Python中找到了自己的方式)。
Moggi的“程序模块的范畴理论解释”(1989)通常被认为是将单子引入有效计算的观点;Wadler的作品(例如，“命令式函数式编程”(1993))将单子作为实用工具。
上世纪八十年代初，施乐帕洛阿尔托研究中心对计算机蠕虫进行了研究。
摘自John Shoch和Jon Hupp的“蠕虫”程序——分布式计算的早期经验”(ACM通讯，1982年3月，第25卷第3期，172-180页，1982年3月):
In The Shockwave Rider, J. Brunner developed the notion of an omnipotent "tapeworm" program running loose through a network of computers - an idea which may seem rather disturbing, but which is also quite beyond our current capabilities. The basic model, however, remains a very provocative one: a program or a computation that can move from machine to machine, harnessing resources as needed, and replicating itself when necessary. In a similar vein, we once described a computational model based upon the classic science-fiction film, The Blob: a program that started out running in one machine, but as its appetite for computing cycles grew, it could reach out, find unused machines, and grow to encompass those resources. In the middle of the night, such a program could mobilize hundreds of machines in one building; in the morning, as users reclaimed their machines, the "blob" would have to retreat in an orderly manner, gathering up the intermediate results of its computation. Holed up in one or two machines during the day, the program could emerge again later as resources became available, again expanding the computation. (This affinity for nighttime exploration led one researcher to describe these as "vampire programs.")
引用艾伦·凯的话:“预测未来最好的方法就是创造未来。”
